CN116779100A - 基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 - Google Patents
基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116779100A CN116779100A CN202310735476.9A CN202310735476A CN116779100A CN 116779100 A CN116779100 A CN 116779100A CN 202310735476 A CN202310735476 A CN 202310735476A CN 116779100 A CN116779100 A CN 116779100A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crutch
- shoe
- gravity
- walking
- patient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005484 gravity Effects 0.000 title claims abstract description 175
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 133
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 88
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 58
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 52
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 claims abstract description 38
- 230000005021 gait Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 17
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 10
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 9
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 241001166076 Diapheromera femorata Species 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 210000003414 extremity Anatomy 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- KJONHKAYOJNZEC-UHFFFAOYSA-N nitrazepam Chemical compound C12=CC([N+](=O)[O-])=CC=C2NC(=O)CN=C1C1=CC=CC=C1 KJONHKAYOJNZEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000004800 psychological effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
- A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
- A61H3/00—Appliances for aiding patients or disabled persons to walk about
- A61H3/02—Crutches
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pain & Pain Management (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Rehabilitation Therapy (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Rehabilitation Tools (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统，包括：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值；基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。本发明改善了现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及康复医学技术领域，尤其是涉及一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统。
背景技术
目前在康复医学领域中的双下肢外骨骼应用场景下，双下肢都是在站立情况下，都将以固定使用者腰部为前提，驱动患者的两肢进行康复训练，无需重心的参与。而在单下肢外骨骼中，需要患者的健侧主动参与康复，这个过程需要患者进行重心转移，但是，现有的方案对于人体重心在行走过程中的量化判定是缺失的。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统，以改善了现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法，包括：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值；基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。
在一种实施方式中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值之后，该方法还包括：基于拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数，并基于拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
在一种实施方式中，基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数，包括：按照以下公式计算重心偏移系数：
Q＝((X/2Y)*Z)/(A/2)
其中，Q表示重心偏移系数，X表示鞋子处的压力值，Y表示模数转换位数，Z表示鞋子的最大量程，A表示患者的体重。
在一种实施方式中，基于拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数，包括：按照以下公式计算拐杖依赖系数：
H＝(G1-5)/(A/2)
G1＝(M/2Y)*N)
其中，H表示拐杖依赖系数，G1表示拐杖处的压迫重量，M表示拐杖处的压力值，Y表示模数转换位数，N表示拐杖的最大量程，A表示患者的体重。
在一种实施方式中，基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析，包括：对于单次步行训练，基于步态周期对拐杖处和鞋子处的压力值进行压力趋势分析；对于整体步行训练，对患者在不同步行状态下的鞋子处的压力值进行压力趋势分析。
在一种实施方式中，基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析，还包括：对于单次步行训练，基于不同步行状态的拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同步行状态的重心偏移系数进行重心变化分析；对于整体步行训练，基于不同次数的步行训练中拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同次数的步行训练的重心偏移系数对不同步行状态进行重心变化分析。
在一种实施方式中，基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析之后，该方法还包括：基于重心变化分析的分析结果对步行康复训练过程进行预警。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统，包括：拐杖主控器、鞋子主控器和终端设备；拐杖主控器用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处的压力值；鞋子主控器用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的鞋子处的压力值，以及基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；终端设备用于：基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。
在一种实施方式中，拐杖主控器还用于：基于拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数；终端设备还用于：基于拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
在一种实施方式中，该系统还包括：与拐杖主控器相连接的第一无线收发装置和第一压力传感器、与鞋子主控器相连接的第二无线收发装置和第二压力传感器、以及下肢设备报警装置；第一压力传感器用于：获取拐杖处的压力值，并将拐杖处的压力值发送至第一无线收发装置；第一无线收发装置用于：将拐杖处的压力值和拐杖依赖系数发送至终端设备；第二压力传感器用于：获取鞋子处的压力值，并将鞋子处的压力值发送至第二无线收发装置；第二无线收发装置用于：将鞋子处的压力值和重心偏移系数发送至终端设备；下肢设备报警装置用于：基于重心变化分析的分析结果对步行康复训练过程进行预警。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供的上述基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统，能够在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值；然后基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；最后基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。上述方法能够在患者基于单下肢外骨骼设备进行步行康复训练过程中，通过采集不同步行状态下拐杖处和鞋子处的压力值以及计算不同步行状态的重心偏移系数，对步行训练中患者的重心变化进行分析，从而能够辅助判定患者在训练过程中对于重心的控制能力，改善了现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
图标：
10-拐杖主控器；20-鞋子主控器；30-终端设备；40-第一无线收发装置；50-第一压力传感器；60-第二无线收发装置；70-第二压力传感器；80-下肢设备报警装置。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，在其他领域中，通常会通过让使用者站立在一个布满压力传感器的平台上，根据人在不同运动状态下的压力采集来分解正常行走到站立的整个步态过程以及使用者的重心变化情况。但在康复医学领域，病人无法独立自主的进行站立和行走，因此，现有的基于单下肢外骨骼进行康复训练的方案中，对于人体重心在行走过程中的量化判定是缺失的。
基于此，本发明实施例提供的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统，可以改善现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法进行详细介绍，该方法可以由电子设备执行，诸如智能手机、电脑、平板电脑等。参见图1所示的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法的流程图，示意出该方法主要包括以下步骤S101至步骤S103：
步骤S101：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值。
在一种实施方式中，单下肢外骨骼设备包括健侧外骨骼、患侧外骨骼、鞋子和拐杖等，鞋子和拐杖处安装有传感器。健侧外骨骼穿戴在患者的健侧，患侧外骨骼穿戴在患者的患侧，鞋子穿戴在患者健侧的足部，拐杖用于辅助患者行走，用于患者健侧。本发明实施例中患者可以通过穿戴该单下肢外骨骼设备进行步行康复训练(包括站立和行走过程)，在训练过程中，鞋子处和拐杖处的传感器可以实时采集不同步行状态下的压力值，其中，步行状态包括：站立、健侧迈步启动、健侧置空、健侧落地、患侧迈步启动、患侧置空、患侧落地等。
步骤S102：基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数。
在一种实施方式中，一次步行训练是指迈一次健侧腿和迈一次患侧腿的过程，整个步行康复训练过程中包括多次步行训练。在步行康复训练过程中，患者进行迈步运动时，鞋子处的压力值会发生变化，并且根据鞋子处的压力值可测算鞋子承载的压力与体重的占比，即计算重心偏移系数。基于此，本发明实施例中鞋子处的传感器可以记录每次步行训练不同步行状态的压力值，并将压力值上传至控制器进行处理，在对压力值进行滤波等预处理之后计算每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数。
在一种实施方式中，可以按照以下公式计算重心偏移系数：
Q＝((X/2Y)*Z)/(A/2)
其中，Q表示重心偏移系数，X表示鞋子处的压力值，即鞋子在站立或者行走时传感器采集到的参数值，其数值为模拟量，Y表示模数转换位数，即鞋子的控制器的处理芯片的模数转换位数，具体可以根据处理芯片的型号进行确定，用于将采集到的模拟量转换为数字量，Z表示鞋子的最大量程，即鞋子所能支撑的最大重量，具体由单下肢外骨骼设备的规格确定，假设设备最大支撑体重为100KG，在行走时，鞋子的最大承受重量(量程)默认为100KG，A表示患者的体重。
在具体实施时，在获取到鞋子处的压力值后，将其通过数模转换后，计算出其在鞋子量程内所占的重量，然后将其在鞋子量程内所占的重量与患者体重的一半进行比值计算得到重心偏移系数。
步骤S103：基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。
在一种实施方式中，对患者在步行康复训练中的重心变化进行分析至少包括：(1)根据重心偏移系数进行分析：若Q∈(0.9，1.1)，则判定为患者在步行训练中重心偏移正常；若Q∈(0，0.9)，则判定为患者在步行训练中重心偏移不足；若Q∈(1.1，2)，则判定为患者在步行训练中重心偏移过量。(2)根据拐杖处和鞋子处的压力值进行分析。在正常情况下，通常会认为人体左右腿各承担一半的重量，即左右脚的压力值相同，但是在人体重心发生偏移时，重心偏向一侧压力值会增大。因此，本发明实施例中可以根据拐杖处和鞋子处的压力值的变化情况判断患者重心左右分布的情况；同时还可以根据鞋子处不同位置(诸如前脚掌和后脚跟)的传感器采集到的压力值判断患者重心前后分布的情况。(3)根据不同步行状态的拐杖处和鞋子处的压力值分析在步行过程中患者重心的变化情况。
本发明实施例提供的上述基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法，能够在患者基于单下肢外骨骼设备进行步行康复训练过程中，通过采集不同步行状态下拐杖处和鞋子处的压力值以及计算不同步行状态的重心偏移系数，对步行训练中患者的重心变化进行分析，从而能够辅助判定患者在训练过程中对于重心的控制能力，改善了现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
在一种实施方式中，患者在迈步过程中需要依赖拐杖的支撑，但是如果患者过于依赖拐杖会对其康复产生不利，因此，本发明实施例提供的上述方法还包括：基于拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数，并基于拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
在在具体实施时，可以按照以下公式计算拐杖依赖系数：
H＝(G1-5)/(A/2)
G1＝(M/2Y)*N)
其中，H表示拐杖依赖系数，G1表示拐杖处的压迫重量，M表示拐杖处的压力值，即在站立或者行走时拐杖处传感器采集到的参数值，其数值为模拟量，Y表示模数转换位数，即拐杖的控制器的处理芯片的模数转换位数，具体可以根据处理芯片的型号进行确定，用于将采集到的模拟量转换为数字量，N表示拐杖的最大量程，即拐杖所能支撑的最大重量，具体由单下肢外骨骼设备的规格确定，A表示患者的体重。
在一种实施方式中，默认正常人在站立时，左右腿各占体重的50％，拐杖处所选传感器支撑最大重量的上限，传感器的模拟量与压力变化是线性的。G1表示拐杖处的压迫重量，通过将拐杖处传感器采集的模拟量M转换为数字量，然后再乘以拐杖的最大量程得到。在确定拐杖处的压迫重量后，即可获知原本由腿部承担的重量(体重的50％)，被拐杖和腿分别分担了多少。
进一步，根据人体比重占比分布图可知，大臂、小臂、手掌共占比人体重量的5％，即拐杖手臂处的默认起始为5KG。基于此，本发明实施例中将计算得到的拐杖处的压迫重量减去5KG之后再与人体体重的一半进行比值计算，即可得到拐杖依赖系数，根据拐杖依赖系数可以判断患者对拐杖的依赖性，如果拐杖依赖系数超过阈值，则认为患者过渡依赖拐杖，可以对患者进行提醒。其中，拐杖依赖系数的阈值可以根据医学标准进行确定。
在一种实施方式中，对于前述步骤S103，即在基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析时，可以采用包括但不限于以下方式：
(1)对于单次步行训练，基于步态周期对拐杖处和鞋子处的压力值进行压力趋势分析。
在具体实施时，步态周期即为一次训练训练中的不同步行状态。本发明实施例中，对于单次步行训练，可以根据每个不同状态下，对拐杖处和鞋子处的压力值进行分析，确定行走过程中，对拐杖和鞋子的压迫趋势，并生成第一分析报告。其中，分析报告可以是文字、数据、图表等形式。
(2)对于整体步行训练，对患者在不同步行状态下的鞋子处的压力值进行压力趋势分析。
在具体实施时，对于整个步行训练过程，可以对患者在不同步行状态下，如站立、迈健侧腿、迈患侧腿过程中，鞋子处的压力值进行分析，确定不同步行状态下对鞋子的压迫趋势，并生成第二分析报告。
(3)对于单次步行训练，基于不同步行状态的拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同步行状态的重心偏移系数进行重心变化分析。
在具体实施时，可以通过皮尔逊算法进行相关性分析。对于单次步行训练，可以随机选取单次步行训练中的时间变量T，计算T+n时刻的压力值和T时刻的压力值的差值，即/>如果差值大于0，则表明T+n时刻的压力值和T时刻的压力值为正相关，如果差值小于0，则表明T+n时刻的压力值和T时刻的压力值为负相关。
进一步，可以对不同步行状态下的重心偏移系数进行分析，诸如：对站立时的重心偏移系数进行分析，判断患者在站立时重心的分布是偏向患侧多还是偏向健侧多，以及重心的偏移是否随着时间增大或者减小；对健侧迈步启动时的重心偏移系数进行分析，判断患者在健侧迈步启动时重心的偏移量是多少，以及随着训练次数的增加，重心的分布是否会逐渐偏向于正常分布。需要说明的是，对于其他步行状态下重心偏移系数的分布与上述类似，在此不再赘述。
(4)对于整体步行训练，基于不同次数的步行训练中拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同次数的步行训练的重心偏移系数对不同步行状态进行重心变化分析。
在具体实施时，对于整体步行训练(即多次步行训练)，可以采用皮尔逊计算公式，对不同训练次数的压力值进行分析，即计算协方差与标准差
(拐杖处的压力值或者鞋子处的压力值)，J表示第J次训练中单个步行状态的压力值，α∈(-1,1)，表示两个变量之间的相关性。需要注意的是，本实施中应对于同一阶段进行比较，即对第I次训练和第J次训练中同一步行状态进行比较，比如第1次的抬腿训练与第10次的抬腿训练，而不能是将第1次的抬腿训练与第10次的站立训练进行比较。
进一步，可以对不同次数的步行训练的重心偏移系数进行分析，确定不同步行状态下的重心变化的情况，诸如：对不同次数的步行训练中，患者在健侧迈步启动时的重心偏移系数进行分析，判断随着训练次数的增加患者的重心偏移是否能够满足一个区间范围(此区间范围可以根据单下肢外骨骼设备进行设定，也可以通过医生进行判定)。当患者的重心偏移超出单下肢设定的区间范围时，可以发出提醒，以提示患者纠正步行姿势。
在一种实施方式中，在得到患者训练过程中的重心变化分析的分析结果后，为了提升患者的康复训练效果，本发明实施例中可以基于重心变化分析的分析结果对步行康复训练过程进行预警。具体的，可以在患者重心偏移过渡或者偏移不足时，或者患者过渡依赖拐杖时，通过设备进行报警提醒，以提示患者规范训练姿势。
本发明实施例中，可以通过拐杖手柄处的传感器以及健侧鞋子内部的传感器，分别得到患者重心左右分布情况以及前后分布情况，并通过无线方式将传感器采集到的数据发送至终端设备，终端设备可以根据患者在患侧支撑相、摆动相的数据进行滤波处理，将其步态进行图示化显示处理。其中，患侧支撑相指患者患侧腿着地，拐杖着地，健侧腿进行迈步运动，在此过程中拐杖手柄压力值、健侧鞋子的压力分布会发生变化。患者摆动相指患者健侧腿着地，拐杖着地，患侧腿进行迈步运动，此过程中拐杖手柄处压力值、健侧鞋子的压力分布也会发生变化。
摆动相即为步行状态，正常速度步行时人对地面的反作用力约为体重的120％-140％，缓慢步行的反作用力约等于人体体重，所以步行过程中鞋子或拐杖的最大量程与支撑相情况相同。将步行情况分解开来，在健侧迈步启动时，拐杖与患侧作为支撑，能够检测到拐杖的压力值与患侧的压力值，此时正常人的重心应该在患侧，但是患者需要拐杖作为辅助，因此能够得到拐杖在此刻给予多少的帮助，即重心偏移程度B；在健侧置空时，原本全部体重与重心都由患侧承担，而患者重心无法全部偏移到患侧(一方面是患侧无力，靠机器支撑，另一方面是心理作用，患者不敢全部重心移到患侧)，此时能够得到拐杖分担了多少重量，即重心偏移程度C；健侧落地时，正常人原本由健侧承担的重量，此时能够得到健侧落地时的重心偏移程度D；在患侧启动迈步之前，有重心转移的过程，即将患侧方面的重心转移到健侧，然后患侧启动迈步，通过鞋子与拐杖能够得到重心偏移程度E；患侧置空时，得到重心偏移程度F，患侧落地时得到重心偏移程度G2。
通过单次训练可以得到患者在站立、步行时的不同阶段的重心偏移程度(即重心偏移系数)，即可以针对性的进行指导训练。经过一段时间的训练数据，通过分析后可以得到鞋子、拐杖在患者步行T时刻的变化趋势，通过对这种趋势的分析，可以得到其他一些拓展性的研究，比如训练初期与后期对拐杖的依赖程度、健侧脚承受体重的占比变化等等。
为了便于理解，本发明实施例化提供了一种具体的步行康复训练过程中患者重心变化的分析过程，主要包括以下步骤1至步骤8：
步骤1：患者穿戴单下肢外骨骼设备后处于站立状态下，通过鞋子的压力值记录健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值，判定患者的站稳情况。
具体的，可以将健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值与预先确定的压力阈值进行比较，如果健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值大于压力阈值，则判定或者已站稳。
步骤2：患者将重心转移至患侧，根据健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值判定患者是否进行了合理的重心转移；若不合理，则进行语音提醒。
具体的，可以根据健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值的变化判断是否进行了合理的转移，即通过判断健侧脚底压力值是否符合逐渐减小的趋势，以及当健侧脚底压力值稳定后，判断稳定后的健侧脚底压力值是否小于压力阈值来确定重心是否转移至患侧。如果健侧脚底压力值突然变小，而并非按照趋势性减少，则判定可能是患者抬脚或者提拐杖，并不是重心转移。需要说明的是，此处选取的压力阈值会随着训练过程的深入，不断的减少，原因是训练初期患者因为心理作用不敢将重心过多的移动到患侧，健侧脚底压力值可能会比较大，因此压力阈值选取也可以较大，而随着训练次数的不断增多，患者会逐渐将重心移动到患侧，因此压力阈值选取可以适当减小。
步骤3：通过拐杖与患侧的支撑迈出健侧腿，并根据迈出健侧腿过程中，健侧脚底压力值的大小变化记录患者重心的变化，以及根据拐杖手柄处的压力值记录拐杖承受的重量。
步骤4：将重心转移至健侧，根据健侧脚底压力值以及拐杖手柄处的压力值判定患者是否进行了合理的重心转移；若不合理，则进行语音提醒。
具体的，判定方式与步骤2相同。
步骤5：通过健侧与拐杖的支撑迈出患侧腿，并根据迈出患侧腿过程中，健侧脚底压力值的大小变化记录患者重心的变化，以及根据拐杖手柄处的压力值记录拐杖承受的重量。
步骤6：将步骤1至步骤5记录的数据通过无线信号发给终端设备。
步骤7：终端设备接收数据后进行数据分析，输出对应分析报告。
分析报告包括：报告1：单次步行训练中，按照步态周期，拐杖处与鞋子处的压迫趋势报告；
报告2：整体步行训练期间，患者在不同步行状态，如站立、迈健侧腿、迈患侧腿过程中，鞋子处的压力值趋势报告；
报告3：整体步行训练期间，患者对拐杖的依赖性报告(即对拐杖依赖系数的分析)。
此外，在整体步行训练期间，也可以按照站立、迈腿等不同的阶段对训练过程进行阶段性的区分，进而分析每个阶段患者对拐杖的依赖性以及压力趋势。
步骤8：对分析报告中的数据进行相关性分析。具体分析与前述实施例相同，可参见前述实施例，在此不再赘述。
本发明实施例提供的上述基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法，能够实现偏瘫患者在整个行走康复过程(包含单纯站立以及行走过程)中重心变化的呈现，并且通过一段时间训练所产生的数据变化，来辅助判断该患者在步行康复训练过程中对重心的控制能力。
对于前述基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法，本发明实施例还提供了一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统，参见图2所示的一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统的结构示意图，示意出该系统主要包括以下部分：拐杖主控器10、鞋子主控器20和终端设备30；拐杖主控器10用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处的压力值；鞋子主控器20用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的鞋子处的压力值，以及基于鞋子处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；终端设备30可以是上位机、电脑、智能手机、平板电脑等，用于：基于重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的压力值进行重心变化分析。
本发明实施例提供的上述基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统，能够在患者基于单下肢外骨骼设备进行步行康复训练过程中，通过采集不同步行状态下拐杖处和鞋子处的压力值以及计算不同步行状态的重心偏移系数，对步行训练中患者的重心变化进行分析，从而能够辅助判定患者在训练过程中对于重心的控制能力，改善了现有技术中无法对患者步行康复训练过程中人体重心的变化进行量化判定的技术问题。
在一种实施方式中，上述拐杖主控器10还用于：基于拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数；终端设备30还用于：基于拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
在一种实施方式中，参见图3所示，上述系统还包括：与拐杖主控器10相连接的第一无线收发装置40和第一压力传感器50、与鞋子主控器20相连接的第二无线收发装置60和第二压力传感器70、以及下肢设备报警装置80；第一压力传感器50用于：获取拐杖处的压力值，并将拐杖处的压力值发送至第一无线收发装置40；第一无线收发装置40用于：将拐杖处的压力值和拐杖依赖系数发送至终端设备30；第二压力传感器70用于：获取鞋子处的压力值，并将鞋子处的压力值发送至第二无线收发装置60；第二无线收发装置60用于：将鞋子处的压力值和重心偏移系数发送至终端设备30；下肢设备报警装置80用于：基于重心变化分析的分析结果对步行康复训练过程进行预警。
参见图3所示，上述拐杖主控器10包括：第一量程选择单元，用于确定拐杖的量程，即拐杖的最大支撑重量；第一数据处理单元，用于对第一压力传感器50上传的数据进行滤波、模数转换等处理；第一主控程序，用于实现对拐杖的控制。
上述鞋子主控器20包括：第二量程选择单元，用于确定鞋子的量程，即鞋子能承受的最大重量；第二数据处理单元，用于对第二压力传感器70上传的数据进行滤波、模数转换等处理；第二主控程序，用于实现对鞋子的控制。
上述终端设备30包括：第三无线收发装置，用于接收第一无线收发装置40和第二无线收发装置60上传的数据；第三数据处理单元，用于对接收到的数据进行滤波等预处理；重心偏移显示单元，用于对患者步行训练过程中重心的偏移变化情况进行显示；趋势分单元，用于对拐杖和鞋子的压力趋势进行分析。
在一种实施方式中，上述鞋子主控器20还用于：按照以下公式计算重心偏移系数：
Q＝((X/2Y)*Z)/(A/2)
其中，Q表示重心偏移系数，X表示鞋子处的压力值，Y表示模数转换位数，Z表示鞋子的最大量程，A表示患者的体重。
在一种实施方式中，上述拐杖主控器10还用于：按照以下公式计算拐杖依赖系数：
H＝(G1-5)/(A/2)
G1＝(M/2Y)*N)
其中，H表示拐杖依赖系数，G1表示拐杖处的压迫重量，M表示拐杖处的压力值，Y表示模数转换位数，N表示拐杖的最大量程，A表示患者的体重。
在一种实施方式中，上述终端设备30还用于：对于单次步行训练，基于步态周期对拐杖处和鞋子处的压力值进行压力趋势分析；对于整体步行训练，对患者在不同步行状态下的鞋子处的压力值进行压力趋势分析。
在一种实施方式中，上述终端设备30还用于：对于单次步行训练，基于不同步行状态的拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同步行状态的重心偏移系数进行重心变化分析；对于整体步行训练，基于不同次数的步行训练中拐杖处和鞋子处的压力值进行相关性分析，并基于不同次数的步行训练的重心偏移系数对不同步行状态进行重心变化分析。
本发明实施例所提供的系统，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例还提供了一种电子设备，具体的，该电子设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上实施方式的任一项所述的方法。
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备100包括：处理器400，存储器401，总线402和通信接口403，所述处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；处理器400用于执行存储器401中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Ac cess Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线402可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器401用于存储程序，所述处理器400在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。
处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Process or，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器400读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法，其特征在于，包括：
在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值；
基于鞋子处的所述压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；
基于所述重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的所述压力值进行重心变化分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处和鞋子处的压力值之后，所述方法还包括：
基于所述拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数，并基于所述拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于鞋子处的所述压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数，包括：
按照以下公式计算重心偏移系数：
Q＝((X/2Y)*Z)/(A/2)
其中，Q表示重心偏移系数，X表示鞋子处的所述压力值，Y表示模数转换位数，Z表示鞋子的最大量程，A表示患者的体重。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数，包括：
按照以下公式计算拐杖依赖系数：
H＝(G1-5)/(A/2)
G1＝(M/2Y)*N)
其中，H表示拐杖依赖系数，G1表示拐杖处的压迫重量，M表示拐杖处的所述压力值，Y表示模数转换位数，N表示拐杖的最大量程，A表示患者的体重。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的所述压力值进行重心变化分析，包括：
对于单次步行训练，基于步态周期对拐杖处和鞋子处的所述压力值进行压力趋势分析；
对于整体步行训练，对患者在不同步行状态下的鞋子处的所述压力值进行压力趋势分析。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的所述压力值进行重心变化分析，还包括：
对于单次步行训练，基于不同步行状态的拐杖处和鞋子处的所述压力值进行相关性分析，并基于不同步行状态的所述重心偏移系数进行重心变化分析；
对于整体步行训练，基于不同次数的步行训练中拐杖处和鞋子处的所述压力值进行相关性分析，并基于不同次数的步行训练的所述重心偏移系数对不同步行状态进行重心变化分析。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的所述压力值进行重心变化分析之后，所述方法还包括：
基于所述重心变化分析的分析结果对所述步行康复训练过程进行预警。
8.一种基于单下肢外骨骼设备的重心分析系统，其特征在于，包括：拐杖主控器、鞋子主控器和终端设备；
所述拐杖主控器用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的拐杖处的压力值；
所述鞋子主控器用于：在患者步行康复训练过程中，获取不同步行状态下单下肢外骨骼设备的鞋子处的压力值，以及基于鞋子处的所述压力值确定每次步行训练中不同步行状态的重心偏移系数；
所述终端设备用于：基于所述重心偏移系数以及拐杖处和鞋子处的所述压力值进行重心变化分析。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述拐杖主控器还用于：基于所述拐杖处的压力值确定每次步行训练中不同步行状态的拐杖依赖系数；
所述终端设备还用于：基于所述拐杖依赖系数确定患者在整体步行训练中对拐杖的依赖性。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述拐杖主控器相连接的第一无线收发装置和第一压力传感器、与所述鞋子主控器相连接的第二无线收发装置和第二压力传感器、以及下肢设备报警装置；
所述第一压力传感器用于：获取所述拐杖处的压力值，并将所述拐杖处的压力值发送至所述第一无线收发装置；
所述第一无线收发装置用于：将所述拐杖处的压力值和所述拐杖依赖系数发送至所述终端设备；
所述第二压力传感器用于：获取所述鞋子处的压力值，并将所述鞋子处的压力值发送至所述第二无线收发装置；
所述第二无线收发装置用于：将所述鞋子处的压力值和所述重心偏移系数发送至所述终端设备；
所述下肢设备报警装置用于：基于所述重心变化分析的分析结果对所述步行康复训练过程进行预警。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310735476.9A CN116779100A (zh) | 2023-06-20 | 2023-06-20 | 基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310735476.9A CN116779100A (zh) | 2023-06-20 | 2023-06-20 | 基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116779100A true CN116779100A (zh) | 2023-09-19 |
Family
ID=88009361
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310735476.9A Pending CN116779100A (zh) | 2023-06-20 | 2023-06-20 | 基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116779100A (zh) |
-
2023
- 2023-06-20 CN CN202310735476.9A patent/CN116779100A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI438018B (zh) | 人體下肢力學行為評估系統與方法 | |
| AU2013220945B2 (en) | Exercise system and method | |
| US9186096B2 (en) | System and method for measuring balance and track motion in mammals | |
| JP6130914B2 (ja) | 運動負荷時の生体情報算出システム、生体情報算出方法、及び、携帯情報端末 | |
| US11948470B2 (en) | Artificial intelligence assistance to change biomechanical loading | |
| JP2006345990A (ja) | 筋活動推定システム | |
| CN108836344B (zh) | 步长步频估算方法和装置及步态检测仪 | |
| JPWO2018003910A1 (ja) | 歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及びプログラム | |
| CN109567812B (zh) | 基于智能鞋垫的步态分析系统 | |
| US20220409098A1 (en) | A wearable device for determining motion and/or a physiological state of a wearer | |
| CN114343620A (zh) | 目标步态体态评估方法、装置、设备及介质 | |
| Pires et al. | Limitations of energy expenditure calculation based on a mobile phone accelerometer | |
| TWI704528B (zh) | 騎乘姿勢分析系統與方法 | |
| Takeshita et al. | Muscle–tendon behavior and kinetics in gastrocnemius medialis during forefoot and rearfoot strike running | |
| CN116779100A (zh) | 基于单下肢外骨骼设备的重心分析方法及系统 | |
| CN111632361B (zh) | 基于足底压力的足旋前检测方法和装置 | |
| TW202114595A (zh) | 足底動態壓力感測系統 | |
| Ershadi et al. | GAIToe: Gait Analysis Utilizing an IMU for Toe Walking Detection and Intervention | |
| Wang et al. | A New Hidden Markov Model Algorithm to Detect Human Gait Phase Based on Information Fusion Combining Inertial with Plantar Pressure. | |
| Miguel-Ruiz et al. | Measurement of Physical Activity Energy Expenditure Using Inertial Sensors | |
| CN114886387B (zh) | 基于压感的走跑运动卡路里计算方法、系统及存储介质 | |
| CN118161007A (zh) | 一种用于帕金森病康复训练的智能舞蹈鞋系统 | |
| US20240115164A1 (en) | Detection device, detection method, and program recording medium | |
| Thomson et al. | Validity of the iPhone M7 motion coprocessor to estimate physical activity during structured and free-living activities in healthy adults | |
| Selvan et al. | Smart Shoes for Fitness and Performance Analysis of Sportsmen |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |